# @Time : 2020/12/11 10:59
# @Author : Fioman 
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from __future__ import print_function
import torch
import torchvision

print(torch)
print(torch.__version__)

x = torch.rand(5, 3)  # 5行三列的一个矩阵,里面的数据类型是一个标准差的小数.
print(x)

"""
什么是pytorch? Pytorch是基于Python的科学计算包.
1> Numpy的替代品,可以利用GPU的性能进行计算
2> 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度
"""

"""
Tensor(张量)
Tensors类似Numpy的ndarrays,同时Tensors可以使用GPU进行计算
"""

# 构造一个5*3的矩阵,然后不进行初始化.里面就是垃圾值
x = torch.empty(3, 5)
print(x)

# 构造一个全部是0,并且数据类型是long的5*3的张量
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)

# 自己使用数据构造一个张量.构造一个1*2的张量
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

# 创建一个tensor基于已经存在的tensor
x = x.new_ones((5,3), dtype=torch.double)
print(x)

# 这个地方创建的张量跟x没有太大的关系,因为它是new_ones.如果是用randn_like的话,就有关系了
x = torch.randn_like(x,dtype=torch.float) # 这里会创建一个和x相同size的
print(x)


# 获取它的纬度
print(x.size())
a = x.size()
print(type(a))
# torch.Size是一个元组,所以它支持所有的元组的操作.




















